実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の発展

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00595
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 有村 博紀 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20222763)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (00302977) ; 平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558) ; 山本 章博 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30230535) ; ジョーダン チャールズハロルド 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (60647577) ; 小林 靖明 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (60735083) ; 喜田 拓也 北海学園大学, 工学部, 教授 (70343316)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究では、実世界における知識基盤形成のための大規模な半構造データからの離散構造の学習技術を主な研究対象とする。大規模高速データストリーム処理技術、大規模知識索引技術と高速検索技術、部分構造の列挙と圧縮技術などにより離散アルゴリズム理論、最適化技術、実際の大規模データに対して高速に動作する半構造マイニングの次世代基盤技術を研究開発する。
これからの高度知識活用社会における基盤技術として、「半構造マイニング技術」の発展は学術的にも実用的にも非常に重要である。応募者らは先駆的にこの分野の研究に取り組んできており十分な実績を有するため、各種の研究課題は円滑に遂行され、半構造マイニングに係る各種技術成果が期待される。